{"source":{"id":"16421023","title":"2026年，全球的AI实验室都在撞同一堵墙。 这堵墙，理查德·费曼在1964年就指出来了。 今天的大模型团队，都在逼着机…","url":"https://mubeitech.com/p/16421023"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"2081379723834184049","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？ 不只是算力。 他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。…","summary":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？ 不只是算力。 他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。 1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。 他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。 来，我们试着用大白话，…","body":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？\n不只是算力。\n他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。\n\n1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。\n他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。\n\n来，我们试着用大白话，建一个不用复杂数学的引力模型。\n假设宇宙里充满了看不见的微粒，从四面八方撞击地球。\n因为太阳挡在中间，从太阳方向撞过来的微粒变少了。\n地球另一边的微粒，就会把地球往太阳的方向推。\n完美。\n把复杂的引力公式全绕过去了，普通人一秒就能听懂。\n\n但这套模型一跑起来，立刻崩溃。\n为什么？\n因为地球在轨道上飞。\n想象你在大雨里狂奔，是不是迎面砸在脸上的雨水，永远比落后脑勺的雨水多？\n微粒也一样。\n地球往前飞，迎面撞上的微粒就会多于背后的微粒。\n这会产生一个极其强烈的侧向阻力。\n如果这套简单的理论成立，地球早就停转了，根本撑不过它绕着太阳转过的这三四十亿年。\n\n这就是费曼的暴击：任何一套你想出来的模型，都必须能承受所有后果的推演。\n你可以为了好懂把规则简化，但它最后一定会跑出一个虚假的现实。\n\n今天搞大模型仿真的公司，面对的是同一个地狱。\n想让AI理解物理世界？想预测未来？\n大自然有一个极其难伺候的“毛病”：它的法则，只用一种方式给出答案，那就是极其复杂深奥的数学。\n数学不仅仅是一门语言。\n数学是语言加上逻辑，是人类唯一能把大自然的无数种表象缝合在一起，推演一万步还不穿帮的工具。\n\n想用单纯的自然语言或是简单的经验法则去重构世界？\n大自然连商量的余地都不会给。\n\n这才是今天AI大逃杀的底色。\n巨头们砸下几百亿，不单是在买显卡。\n他们是在替机器补交那笔最昂贵、也最不可能绕开的数学翻译费。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2081554689540145377","translated_status_id":"2081554689540145377","published_at":"2026-07-26 19:36:18","created_at":"2026-07-26T21:28:03+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2081379723834184049","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2081379723834184049/markdown"},{"rank":2,"id":"2069873341901713676","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题： 只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到…","summary":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题： 只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到的数据，看它能不能独立推导出《相对论》。 Demis 认为，今天所有的文本大模型，一个也通不过。 这才是测验 AI 智商的真正标准。 现在的 AI 每天写方案、…","body":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题：\n只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到的数据，看它能不能独立推导出《相对论》。\n\nDemis 认为，今天所有的文本大模型，一个也通不过。\n\n这才是测验 AI 智商的真正标准。\n\n现在的 AI 每天写方案、写代码，看似无所不能，其实只是在做“外推”。\n它只是把人类已经探明的事实，用更顺滑的逻辑和文字拟合出来。\n\n真正的创造力是什么？\n是面对未知的物理世界，提出一个前所未有的新假说。\n\n爱因斯坦当年是怎么干的？\n他在瑞士专利局当职员的时候，天天摸鱼做白日梦。\n他闭上眼睛，在脑子里做“思想实验”：\n如果我坐在一列火车上，以光速旅行，世界会变成什么样？\n他是动用了视觉想象力，去和真实的物理世界碰撞。\n最后，才是用数学把这个直觉证明出来。\n\n这就是今天文本模型的死穴。\n文字和逻辑，只是“比特世界”的东西。\n哪怕 AI 读完了人类历史上所有的书，把所有的交叉连接都找出来，它也依然在比特里打转。\n\n要想真正通关爱因斯坦测试， AI 必须接触、理解原子世界。\n它需要提出假说，自己设计实验、甚至动手做实验，去和真实的物理定律肉搏。\n\n所以，别再被那些精美的套话 and 缝合的 PPT 唬住了。\n真正的科学发现，从来不是靠拼凑已知答案。\n等哪天 AI 也能在没有答案的迷雾里，像个专利局职员一样，闭上眼去追一束光。\n人类才算真正迎来了新神。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2069874931723067536","translated_status_id":"2069874931723067536","published_at":"2026-06-24 20:06:37","created_at":"2026-06-24T22:00:35+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2069873341901713676","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2069873341901713676/markdown"},{"rank":3,"id":"2038613197737869457","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"现代AI的奠基人刚刚下了一个狠结论。 ChatGPT和Claude全走错路了。 全球大模型公司都在点一棵长歪的科技树。…","summary":"现代AI的奠基人刚刚下了一个狠结论。 ChatGPT和Claude全走错路了。 全球大模型公司都在点一棵长歪的科技树。 发话的是杨立昆。 2018年图灵奖得主。 没有他的神经网络模型就没有今天的AI。 他直接刺破了当前硅谷最大的泡沫。 机器能写会聊，我们就以为它产生了意识。 人类…","body":"现代AI的奠基人刚刚下了一个狠结论。\nChatGPT和Claude全走错路了。\n全球大模型公司都在点一棵长歪的科技树。\n\n发话的是杨立昆。\n2018年图灵奖得主。\n没有他的神经网络模型就没有今天的AI。\n\n他直接刺破了当前硅谷最大的泡沫。\n机器能写会聊，我们就以为它产生了意识。\n人类总是习惯性觉得口才好的人必定聪明。\n这纯粹是错觉。\n语言能力根本不等于底层智能。\n大模型再好用，也只是个像计算机一样的高级工具。\n\n历史总是重复得让人发笑。\n从上世纪五十年代的第一台学习机器开始。\n整整三代AI科学家都以为自己拿到了通往通用智能的门票。\n十年期限喊了一轮又一轮。\n最后全部落空。\n\n杨立昆亲眼见证了这三代人的狂热与破灭。\n当前这一波也不例外。\n靠堆算力和语料永远也喂不出真正的人类智能。\n硅谷现在的万亿估值只是建立在高级文字游戏之上。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-04-01 09:49:59","created_at":"2026-04-01T11:45:05.358728","url":"https://mubeitech.com/p/2038613197737869457","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2038613197737869457/markdown"},{"rank":4,"id":"2082988997807132810","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"最简单的问题，其实最难回答。 为什么两块磁铁会互相排斥？ 诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼被问到这个问题。 他拒绝直接给答…","summary":"最简单的问题，其实最难回答。 为什么两块磁铁会互相排斥？ 诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼被问到这个问题。 他拒绝直接给答案。 在一段7分钟的访谈里，他坐在扶手椅上，没有黑板，没有草稿。 他用两块磁铁，徒手拆解了什么叫“解释”。 你问“为什么”的时候，到底在期待什么？ 费曼举了个例…","body":"最简单的问题，其实最难回答。\n为什么两块磁铁会互相排斥？\n\n诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼被问到这个问题。\n他拒绝直接给答案。\n在一段7分钟的访谈里，他坐在扶手椅上，没有黑板，没有草稿。\n他用两块磁铁，徒手拆解了什么叫“解释”。\n\n你问“为什么”的时候，到底在期待什么？\n费曼举了个例子。\n明妮阿姨住院了。为什么？\n因为她在冰上滑倒，摔断了髋骨。\n大多数人听到这里就满意了，逻辑闭环了。\n\n但换作一个什么都不懂的外星人来听呢？\n他会问：为什么摔断骨头要去医院？\n或者问：冰为什么会滑？\n你答：因为站上去的压力，让冰融化了一点。\n他接着问：为什么别的固体踩上去不融化？\n你答：因为水结冰时体积膨胀了，压力试图把它变回水。\n他再问：为什么水结冰体积会膨胀？\n\n只要顺着“为什么”往下抠，每给出一个答案，脚下的地板就会塌陷一层。\n直到掉进那个让人不舒服的真相里：\n所有的解释，只不过是把你不知道的东西，翻译成你早就默认接受的东西。\n\n现在回到磁铁。\n两块金属没碰到一起，却能互相推开。凭什么？\n如果费曼告诉你，就像它们之间连着看不见的橡皮筋。\n你立刻就懂了。\n但这叫作弊。\n\n因为如果你继续问：橡皮筋为什么会有弹性拉扯？\n物理学家最终还是要用微观的电磁力，也就是你一开始问的磁力去解释橡皮筋。\n这就成了一个死循环。\n\n磁力，已经是这个世界最底层的基本元素。\n它没法再被降维，没法再翻译成你更熟悉的东西。\n这就是为什么学校里教磁铁，从来给不出理由，只能给你画几张图。\n\n这是1983年的访谈。\n放在今天看，反而更刺骨。\n任何一个AI，一秒钟就能吐出关于磁力的完美标准答案。\n但费曼早就把底交了。\n工具只会给答案。\n先知道自己站在哪个框架里提问，知道哪些问题根本没有底，这才是人该干的事。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2083221151908610539","translated_status_id":"2083221151908610539","published_at":"2026-07-31 14:56:04","created_at":"2026-07-31T16:40:35+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2082988997807132810","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2082988997807132810/markdown"},{"rank":5,"id":"2045912351690592708","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"把一台AI的知识库强行锁死在1911年。 切断一切后续信息。 它能凭空推导出爱因斯坦在1915年发表的广义相对论吗？ D…","summary":"把一台AI的知识库强行锁死在1911年。 切断一切后续信息。 它能凭空推导出爱因斯坦在1915年发表的广义相对论吗？ DeepMind掌门人Demis Hassabis给出了他的终极标准。 能做到，就是真正的AGI。 做不到，就依然只是个高级工具。 他把这称为“爱因斯坦测试”。…","body":"把一台AI的知识库强行锁死在1911年。\n切断一切后续信息。\n它能凭空推导出爱因斯坦在1915年发表的广义相对论吗？\n\nDeepMind掌门人Demis Hassabis给出了他的终极标准。\n能做到，就是真正的AGI。\n做不到，就依然只是个高级工具。\n他把这称为“爱因斯坦测试”。\n\n现在的AI到底什么水平？\n它们能在国际数学奥赛上斩获金牌。\n但换个提问方式，又会在最基础的算术题上跌大跟头。\nHassabis用了一个词来形容这叫“参差不齐的智能”。\n\n真理不会因为换了身衣服就不被认出。\n真正的通用智能，绝对不允许出现如此割裂的智力落差。\n研究了二三十年，Hassabis看得比谁都透。\n人类大脑，依然是目前全宇宙唯一已知的通用智能样本。\n\n距离真正的AGI，现在还差三个硬指标。\n真正的创造力。\n持续学习的能力。\n长期规划的视野。\n\n靠堆算力和海量语料背下所有定理，终究只是在复述历史。\n能在没有前人脚印的黑暗里砸出火花，才叫真正的智能。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2045989375951995161","translated_status_id":"2045989375951995161","published_at":"2026-04-19 22:05:16","created_at":"2026-04-19T23:52:16.238114","url":"https://mubeitech.com/p/2045912351690592708","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2045912351690592708/markdown"},{"rank":6,"id":"2070673764828979595","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"为什么 AI 能帮你写出几千行的复杂代码，却至今没办法帮你叠好一件衣服？ 这并非段子，这是当下 AI 行业最大的一堵墙。…","summary":"为什么 AI 能帮你写出几千行的复杂代码，却至今没办法帮你叠好一件衣服？ 这并非段子，这是当下 AI 行业最大的一堵墙。 用李飞飞（Fei-Fei Li）的话来说，因为我们严重低估了“空间智能”的难度。 在生物进化史上，动物演化出“空间智能”整整花了 5 亿年，而语言的出现只是最…","body":"为什么 AI 能帮你写出几千行的复杂代码，却至今没办法帮你叠好一件衣服？\n这并非段子，这是当下 AI 行业最大的一堵墙。\n用李飞飞（Fei-Fei Li）的话来说，因为我们严重低估了“空间智能”的难度。\n\n在生物进化史上，动物演化出“空间智能”整整花了 5 亿年，而语言的出现只是最后的一瞬间。\n对大脑而言，说话、聊天和写代码，其实是某种“投机取巧”的符号游戏。\n而面对一个被重力、摩擦力、遮挡和三维几何支配的现实物理世界，才是真正的挑战。\n\n李飞飞把“空间智能”拆成了四个部分。\n第一，理解（Understanding）。\n你能看懂这个三维甚至四维的环境，分得清设备、家具和人。\n\n第二，推理（Reasoning）。\n你想去冰箱拿瓶水，你得在脑子里规划：怎么绕开障碍、怎么走过楼梯、怎么找到冰箱。\n\n第三，生成（Generation）。\n闭上眼睛，你脑海里能凭空想象出一个客厅的三维画面。\n现在 AI 的 2D 生成已经很强了，但在 3D 生成上，也就是像 World Labs 这类公司正在做的，才是通往机器人和真实物理设计的核心。\n\n第四，也是最难的：交互（Interaction）。\n这就是为什么 AI 叠不好衣服。\n一件衣服是柔软的，有无数种褶皱、摩擦力和形变可能。\n每一次抓取、折叠，都需要机器实时根据物理反馈去调整。\n这不是靠背诵几万亿个文本词汇就能解决的。\n\n这就像投篮。\n你站在球场上，脑子里想“这一球进了，我们就能赢”，这是语言与逻辑智能在运转。\n但你看着防守球员的位置，瞄准篮筐的距离和角度，这是空间智能。\n最后，你起跳、滞空、把球精准投出去，这是物理智能。\n\n以前人类总觉得，能写文章、会聊天就是最高级的智慧。\n现在 AI 用实际行动证明了：在虚拟的符号世界里，所谓的“高智商”其实挺便宜的。\n而能在现实世界里体面地走两步、叠件衣服，才是进化最昂贵的奇迹。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2070676121322942740","translated_status_id":"2070676121322942740","published_at":"2026-06-27 01:07:05","created_at":"2026-06-27T03:01:11+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2070673764828979595","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2070673764828979595/markdown"}]}